Digitalización e IOT de procesos industriales. Modelos predictivos.
La digitalización de los procesos industriales hoy en día se ha tornado en una necesidad dado que nos proporciona herramientas para poder tener un mayor control a tiempo real y de manera más exhaustiva de los mismos procesos.
En la industria tradicional el período de captación de los valores e indicadores de proceso es bastante alto por lo que la toma de decisiones en base a estos valores recogidos puede dilatarse en el tiempo más de lo deseado o necesario.
El abaratamiento y diversificación de los dispositivos de captación de datos IOT permite que dicho período se convierta en una captación y registro de datos a tiempo real, lo cuál permite que la toma de decisiones pueda realizarse por consiguiente con mayor efectividad y agilidad.
Digitalización de datos de proceso
Protocolos estándar red local.
Redes IoT
Multi servicios M2M. API’s.
Sistemas de comunicación inalámbrica avanzados :
- Arduino
- Nodemcu
- LoraWAN
Machine Learning, Deep Learning y Reinforcement Learning
Además, el desarrollo y aplicación de la inteligencia artificial en los últimos años y más concretamente de herramientas como el Machine Learning, Deep Learning y Reinforcement Learning nos brinda la oportunidad de construir modelos predictivos en base a los datos registrados del mismo proceso productivo lo cuál nos permite :
Elección de las consignas (SET-POINTS) de proceso convenientes según requisitos a alcanzar en cada parte del proceso.
Conocimiento de las desviaciones a tiempo real.
Análisis más efectivos de los motivos de dichas desviaciones.
Disminución de tiempos en la resolución de incidencias.
Ahorro de los costes de fabricación.
Gemelos digitales
Gemelos digitales para predicción de factores influyentes en el proceso que no se pueden detectar en las fases de diseño inicial pero que puedan ser cruciales tanto en la fase de implantación como en fases posteriores del proyecto aminorando los tiempos de detección de los mismos factores lo que deriva en :
Disminución de la incertidumbre ante problemas no conocidos.
Toma de decisiones más efectiva en la elección de las posibles soluciones.
Posibilidad de dar soluciones a problemas que aún no han sucedido pero que en un futuro condicionarán la viabilidad de los proyectos.
Ahorro de los costes asociados al proyecto.
